Actividad física, zonas verdes y salud mental

Universidad de Burgos, Grado en Ingeniería de la Salud

1. Objetivo General

El objetivo general de este trabajo es analizar si las personas realizan más ejercicio físico a mayor satisfacción con las zonas verdes. Por otra parte, observar si la frecuencia de la actividad física influye en la mejora de la salud mental de las personas. Por último, determinar si el buen cuidado de las zonas verdes repercute de forma significativa en la salud mental.

A través de diferentes bases de datos logrado recopilar información referida a dichos aspectos.

Al final los datos han sido obtenidos del Instituto Nacional de Estadística (INE).

• Satisfacción con las zonas verdes por CCAA y nivel de satisfacción satisfaccion_zonas_verdes

• Enfermedades crónicas enfermedades_cronicas

• Número de días por semana de ejercicio físico según sexo y cCCAA. Población de 15 y más años ejercicio_fisico

1.1 Tabla modificada de satisfacción de las zonas verdes por CCA.

ZV <- zonasVerdes %>% 
  slice(2:20) %>% 
  rename(comunidades = ...1, Valoracion = `Valoración media`)

1.2 Tabla modificada enfermedades crónicas, ansiedad y depresión, por CCAA y porcentaje de personas.

SM <- saludMental %>% 
  rename(Comunidades = "Ambos sexos", depresión = ...60, ansiedad = ...63) %>% 
  pivot_longer(names_to = "Enfermedades", values_to = "SM_pers", cols = c(depresión, ansiedad)) %>%
  slice(c(3:44)) %>% 
  select(c(1,96,97))

1.3 Tabla modificada con la frecuencia de actividad física a la semana por CCAA.

AF <-
actFisica %>% 
  slice(3:21) %>% 
  rename(Comunidades = ...1, d1_2 = `1 o 2 días a la semana`, 
         d3_4 = `3 o 4 días a la semana`,
         d5_6 = `5 o 6 días a la semana`,
         d7 = `7 días a la semana`) %>% 
  select(c(1,2,4:7)) %>% 
  pivot_longer(names_to = "Frecuencia", values_to = "AF_pers", cols = c(`d1_2`:`d7`)) 

grafico <- AF%>% 
  ggplot(data = ., aes(x = Frecuencia, y = AF_pers)) +
  geom_violin(aes(color=Frecuencia), show.legend = FALSE)+
  scale_x_discrete( labels = c("Poco","Medio","Mucho","Bastante"))+
  theme_bw() +
  labs(
    x = "Frecuencia de actividad física",
    y = "Numero de personas",
    title = "Frecuencia de actividad física "
  )

Vista general de la frecuencia de actividad físca.

Se observa que la mayor parte de la población realiza un ejericio medio, de 3 a 4 días a la semana. Claramente refleja que el número de personas que realizan bastante ejericio físico disminuye considerablemente.

2. Objetivos específicos

2.1. Relación actividad física y zonas verdes

Se van a unir y comparar las tablas de la frecuencia de actividad física y la satisfacción de zonas verdes.

El resultado esperado debería ser que a mayor realización de ejercicio, las personas valoren positivamente las zonas verdes.

AF_ZV <-  
  AF %>% 
  select(Comunidades, Frecuencia, AF_pers) %>% 
  full_join(x = ., 
            y = ZV %>% 
              select(comunidades, Valoracion),
            by = c("Comunidades" = "comunidades"))

grafico1 <- AF_ZV %>% 
  filter(Valoracion > 4) %>% 
  ggplot(data = ., aes(x = AF_pers, y = Valoracion)) +
  geom_point(aes(color = Frecuencia)) +
  scale_color_discrete(labels = c("Poco","Medio","Mucho","Bastante"))+
  geom_smooth(method = "lm", formula = y~poly(x, 3), aes(colour = factor(Frecuencia)), level = 0.3) +
  theme_bw() +
  labs(
    x = "Nº de personas que hace ejercicio",
    y = "Valoracion de zonas verdes",
    title = "Relación actividad física y zonas verdes ",
    colour = "Días ejercicio"
    
  )

2.1.1 Conclusión:

Como se puede observar, la mayoría realiza un ejercicio medio.

• Las personas que realizan ejericio durante toda la semana la valoración aumenta positivamente.

• Las personas que realizan poco ejercicio valoran negativamente las zonas verde.

• En general, a niveles medios de ejericio físico, las valoraciones son más estables, siendo de media un 6.7 aproximadamente.

2.2 Relación actividad física y salud mental

Se va llevar a cabo la unión de las tablas de actividad física y salud mental, con el objetivo de analizar si en valores medios de actividad física, disminuye la población que padece depresión y ansiedad.

AF_SM <-  
  AF %>% 
  select(Comunidades, Frecuencia, AF_pers) %>% 
  full_join(x = ., 
            y = SM %>% 
              select(Comunidades, Enfermedades, SM_pers),
            by = "Comunidades") %>% 
  drop_na()

grafico2 <- AF_SM %>% 
  ggplot(data = ., aes(x = AF_pers, y = SM_pers)) + 
  geom_point(aes(color = Frecuencia)) +
  scale_color_discrete(labels = c("Poco","Medio","Mucho","Bastante"))+
  geom_smooth(method = "lm", formula = y~poly(x, 3), aes(colour = factor(Frecuencia)), level = 0.3) +
  theme_bw() +
  facet_wrap( ~ Enfermedades, nrow = 2) +
  labs(
    x = "Nº de personas que hace ejercicio",
    y = "% de personas con trastorno",
    title = "Relación actividad física y salud mental ",
    colour = "Días de ejercicio"
    
  )

2.2.1 Conclusión:

Según las gráficas, las personas padecen mayores niveles de ansiedad que de depresión.

En ambos gráficos, aquellas personas que realizan bastante ejericio presentan los niveles más bajos de ansiedad y depresión.

Por otra parte, respecto a las personas que realizan ejercicio medio (de 3 a 4 días a la semana) el porcentaje de personas que presentan ansiedad es mayor.

En lo relativo a la depresión, cabe destacar que las personas que realizan mucho ejericio (de 5 a 6 días) presentan mayores niveles de esta.

A grandes rasgos, niveles extremos de ejericio presentan un menor porcentaje de ambos trastronos. Justo al contrario de lo esperado, ya que esto puede deberse a la situación personal de cada persona.

2.3 Relación salud mental y zonas verdes

Se va llevar a cabo la unión de las tablas de salud mental y satisfacción de zonas verdes, con el objetivo de analizar si disminuye el porcentaje que tienen ansiedad y depresión a medida que aumenta la satisfacción de estas zonas verdes.

ZV_SM <-  
  ZV %>% 
  select(comunidades, Valoracion) %>% 
  full_join(x = ., 
            y = SM %>% 
              select(Comunidades, Enfermedades, SM_pers),
            by = c("comunidades" = "Comunidades"))

grafico3 <- ZV_SM %>% 
  filter(Valoracion > 4) %>% 
  ggplot(data = ., aes(x = SM_pers, y = Valoracion)) +
  geom_point(aes(colour = factor(comunidades)), 
             show.legend = FALSE) +
  geom_smooth(method = "lm", formula = y~poly(x, 3)) +
  theme_bw() +
  facet_wrap( ~ Enfermedades, nrow = 1) +
  labs(
    x = "% personas con trastorno mental ",
    y = "Valoración zonas verdes",
    title = "Relación zonas verdes y salud mental ",
    colour = "Comunidades Autónomas"
    
  )

2.3.1 Conclusión:

En cuanto a ansiedad podemos afirmar:

• A menor valoración de zonas verdes más personas presentan dicho trastorno mental.

• A mayor valoración de zonas verdes el porcentaje de personas disminuye quedándose en un nivel medio.

En relación a depresión:

• Excluyendo valores extremos, a menor valoración más porcentaje de personas con trastorno mental.

3. Conclusión general:

Las personas que realizan más ejericio físico valoran más las zonas verdes, y además, son las que menos trastornos presentan.

Sin embargo, dichos resultados no concuerdan con nuestro punto de vista, ya que influyen factores externos que no hemos incluido y que no podemos controlar.

En definitiva, la práctica de actividad física ejerce gran influencia sobre la salud de las personas. Así mismo el manteniemiento de las zonas verdes repercutirá de forma considerable para mejorar la forma de vida.